临近海面空间内多智能体协同任务优化9787121329920 电子工业出版社 崔亚妮 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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崔亚妮 著

图书标签:

• 多智能体系统
• 协同控制
• 任务分配
• 优化算法
• 临近海面空间
• 无人系统
• 电子工业出版社
• 崔亚妮
• 9787121329920
• 海洋工程

店铺： 悟元图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121329920

商品编码：29400974106

包装：平装

出版时间：2017-11-01

图书基本信息
图书名称	临近海面空间内多智能体协同任务优化
作者	崔亚妮
定价	48.00元
出版社	电子工业出版社
ISBN	9787121329920
出版日期	2017-11-01
字数
页码	164
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

形成海洋区域信息化、精细化、立体化管理，提高我国海洋安全保障、应急处置、环境监测和海上智能化作业能力，是实现海上丝绸之路经济繁荣稳定的重要保障，是我国建设成为海洋强国，提升负责任大国形象的强大助力。本书是编者在多年从事多智能体协同控制和海洋通信技术研究基础上整理而成，重点介绍了临近海面空间内多智能体通信组网优化方法以及临近海面空间内多智能体协同任务规划方法，为相关领域研究者提供理论指导。

作者简介

任佳简介：男 汉族 34岁，中员。海南大学副教授，博士生导师。长期在电子与通信工程领域从事教学和科研工作。主要研究方向包括人工智能技术和海洋通信技术。研究成果获得海南省科技进步二等奖1次，发表论文25篇，SCI/EI索引16篇，出版专著2部，申报国家发明10项，软件著作权4项。目前承担国家科技合作专项1项、国家自然科学基金2项。

目录

目 录 目 录 I 图目录 I 表目录 I 章 临近海面空间多智能体协同技术 1 1．1 海洋智能装备应用前景 1 1．2 多智能体协同技术研究进展 3 1．2．1 海洋智能装备 3 1．2．2 多智能体协同任务规划 6 1．2．3 多智能体通信组网优化 12 1．3 临近海面空间内多智能体协同关键问题 13 1．4 本书主要内容 16 1．4．1 海上多智能体编队编成 16 1．4．2 海上多智能体通信网络拓扑优化控制 16 1．4．3 基于时间窗口机制的集中式任务规划 17 1．4．4 基于任务一致性的分布式任务规划 17 1．5 本书组织结构 18 第2章 无人水面艇技术 20 2．1 引言 20 2．2 早期USV的应用 20 2．3 现代USV的原型-猫头鹰系列 23 2．4 现代USV技术发展 25 2．4．1 军用USV技术发展 25 2．4．2 民用USV技术发展 37 2．5 本章小结 42 第3章 海上多智能体编队编成 43 3．1 引言 43 3．2 编队编成问题描述 43 3．2．1 编队编成基本原则 43 3．2．2 编队编成问题描述 44 3．3 海上多智能体编队编成模型 44 3．3．1 编队任务执行效能 44 3．3．2 编队编成模型 47 3．4 基于DNBPSO的海上多智能体编队编成算法 48 3．4．1 粒子群优化算法描述 48 3．4．2 DNBPSO算法描述 51 3．4．3 基于DNBPSO的海上多智能体编队编成算法描述 53 3．4．4 基于DNBPSO的海上多智能体编队编成算法实现 55 3．5 仿真实验与分析 56 3．5．1 实验环境与条件假设 56 3．5．2 仿真实验与结果分析 58 3．6 本章小结 60 第4章 海上多智能体通信网络拓扑优化控制 61 4．1 引言 61 4．2 海上无线电波传播模型 61 4．2．1 海上无线电波传播环境 62 4．2．2 海上无线电波传播损耗预测模型 62 4．3 网络拓扑优化控制模型 65 4．3．1 链路通信质量模型 66 4．3．2 网络连接收益模型 66 4．3．3 网络连接成本模型 67 4．4 基于DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法 68 4．4．1 基于DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法描述 68 4．4．2 基于DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法实现 70 4．5 基于EM-DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法 72 4．5．1 基于EM-DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法描述 72 4．5．2 基于EM-DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法实现 74 4．5．3 基于EM-DPSO的海上多智能体通信网络拓扑优化控制算法复杂度分析 76 4．6 仿真实验与分析 77 4．6．1 实验环境与条件假设 77 4．6．2 仿真实验与结果分析 78 4．7 本章小结 81 第5章 海上多智能体协同打击时敏目标集中式任务规划 82 5．1 引言 82 5．2 协同打击时敏目标问题描述 82 5．3 协同打击时敏目标集中式任务规划算法 83 5．3．1 集中式任务分配 83 5．3．2 在线路径规划 87 5．3．3 集中式任务规划算法实现 89 5．4 仿真实验与分析 91 5．4．1 实验环境与条件假设 91 5．4．2 仿真与分析 92 5．5 本章小结 97 第6章 海上多智能体协同目标跟踪分布式任务规划 98 6．1 引言 98 6．2 协同目标跟踪问题描述 99 6．2．1 通信决策 99 6．2．2 动态任务分配 100 6．2．3 跟踪路径规划 100 6．3 通信决策机制 100 6．4 协同目标跟踪分布式任务规划算法 101 6．4．1 分布式动态任务分配 101 6．4．2 跟踪路径在线规划 104 6．4．3 分布式任务规划算法实现 105 6．5 仿真实验与分析 107 6．5．1 实验环境与条件假设 107 6．5．2 仿真与分析 107 6．6 本章小结 115 参考文献 117

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文摘

序言

《深蓝之翼：海面智能体协同策略研究》 一、 引言 在广阔无垠的海洋与天空交界之处，存在着一片充满挑战与机遇的特殊空间——临近海面空间。这片区域不仅是人类活动日益频繁的舞台，更是未来军事、民用探测、环境监测、资源开发等领域的核心地带。然而，该空间环境的复杂性、多变性以及固有的不确定性，使得单一智能体的独立行动难以应对层出不穷的各类任务。如何有效整合和调度多个智能体，使其协同作战，最大化整体效能，成为当前研究的焦点和难点。 本书《深蓝之翼：海面智能体协同策略研究》正是聚焦于这一前沿课题，深入探讨在临近海面空间内，如何通过设计和实现高效的多智能体协同任务优化策略，以应对日益复杂的海面及海面以上环境下的各类挑战。本书旨在为相关领域的研究人员、工程师以及决策者提供一套系统性的理论框架、先进的算法模型和实用的技术指导，以期推动海面智能体应用的发展迈上新台阶。 二、 研究背景与意义 1. 临近海面空间的独特性： 环境复杂性： 临近海面空间集海洋、大气、水汽、盐雾、浪涌、风力、气温、湿度等多种物理环境因素于一体，且这些因素相互交织，动态变化。例如，海雾会严重影响传感器探测能力，波浪会影响水面和低空平台的稳定性，风力会影响飞行和航行轨迹。 动态与不确定性： 海面环境的动态性体现在天气条件、海况变化、目标移动等方面。不确定性则源于传感器噪声、通信延迟、模型误差、甚至敌方意图的未知。这些因素使得任务规划和执行面临极大的挑战。 多维度交互： 该空间涉及水面（船舶、潜航器）、低空（无人机、直升机）、海面以上（高空探测器）等多个维度，各维度平台具备不同的性能、优势与劣势，需要协同配合才能实现最优覆盖和任务执行。 2. 多智能体协同的必然性： 任务需求的提升： 面对日益复杂的监测、搜索、救援、巡逻、反恐等任务，单一智能体往往力不从心，无法在时效性、覆盖范围、信息精度、抗干扰能力等方面达到要求。 资源配置的优化： 通过多智能体协同，可以根据任务需求和智能体能力，动态、合理地分配资源，避免重复劳动，提高资源利用率。 鲁棒性与容错性增强： 当部分智能体失效或遇到干扰时，其他智能体能够及时接替，保证任务的连续性，大大提升系统的鲁棒性和容错性。 信息融合的优势： 不同类型的智能体可以搭载不同的传感器，获取不同类型的数据。通过协同，可以实现多源信息的融合，提高态势感知能力和决策的准确性。 3. 研究的理论与实践价值： 理论层面： 本书将为多智能体协同控制、任务规划、路径规划、资源分配等领域提供新的理论视角和算法工具，推动相关理论研究的深入发展。 实践层面： 成功实现临近海面空间的多智能体协同任务优化，将显著提升海上执法、海事搜救、海洋资源勘探、环境监测、岛礁防御、反潜作战等领域的现代化水平，具有重要的军事和经济意义。 三、 内容概述 本书围绕“临近海面空间”、“多智能体协同”、“任务优化”这三个核心要素，展开系统性的研究。全书共分为若干章节，结构清晰，逻辑严谨，内容涵盖了从基础理论到关键技术，再到应用展望的各个环节。 第一部分：基础理论与模型构建 第一章：临近海面空间环境建模与分析： 详细介绍临近海面空间的物理特性、环境变化规律，以及相关的数学模型，包括风浪流模型、气象模型、通信信道模型等。重点分析环境因素对智能体行为的影响，为后续的协同策略设计奠定基础。 第二章：多智能体系统基础理论： 阐述多智能体系统的基本概念、通信机制、感知模型、决策机制以及分布式控制理论。介绍不同类型的智能体（如水面舰艇、无人艇、无人机、水下航行器）及其在临近海面空间的应用潜力。 第三章：任务建模与需求分析： 对临近海面空间可能遇到的各类典型任务进行细致的建模，例如搜索侦察、目标跟踪、区域巡逻、应急响应、物资投送等。分析任务在时间、空间、精度、资源等方面的需求，为任务分配和优化提供依据。 第二部分：核心技术与协同策略 第四章：多智能体协同任务分配优化： 重点研究如何根据不同智能体的能力、任务的优先级和时限要求，设计高效的任务分配算法。包括集中式、分布式以及混合式任务分配方法，以及考虑动态任务更新和不确定性下的鲁棒任务分配。 第五章：多智能体协同路径规划与编队控制： 探讨在复杂的临近海面环境中，如何为多个智能体规划最优的联合路径，以规避障碍、躲避危险、协同观测或执行任务。研究基于通信约束和避碰约束的编队保持与变换策略，确保协同的有效性和安全性。 第六章：信息感知与融合在协同中的作用： 分析不同传感器在临近海面空间的应用特点，研究如何实现多智能体之间感知信息的共享与融合。探讨利用融合信息提升态势感知能力，为协同决策提供更准确的输入。 第七章：分布式协同决策与资源管理： 针对多智能体系统缺乏中心控制的特点，研究分布式协同决策机制。包括基于博弈论、强化学习、群体智能等方法的决策模型，以及如何动态管理和调度智能体资源，以应对突发情况和资源受限的挑战。 第八章：通信网络与容错机制设计： 重点研究在复杂海洋环境下，多智能体之间的通信问题。设计鲁棒的通信协议，并研究在通信受限或中断情况下的局部协同策略。同时，探讨容错机制，确保在部分智能体失效时，整体任务仍能有效执行。 第三部分：仿真验证与应用展望 第九章：仿真平台搭建与实验设计： 介绍如何搭建逼真的临近海面空间多智能体协同仿真平台，并针对书中所提出的各项优化策略，设计详细的仿真实验方案。 第十章：仿真结果分析与性能评估： 对仿真实验结果进行深入分析，通过量化指标评估所提协同策略的有效性、鲁棒性、效率和资源利用率。与现有方法进行对比，验证其优越性。 第十一章：典型应用场景与未来发展： 结合实际应用需求，探讨本书研究成果在海上搜救、海洋环境监测、岛礁安全巡逻、水下资源勘探、反恐维稳等具体场景中的应用前景。对未来多智能体协同技术在临近海面空间的发展趋势进行展望，指出尚待解决的问题和研究方向。 四、 创新点与特色 1. 聚焦特定空间： 区别于其他通用性多智能体研究，本书将研究的重点精确锁定在“临近海面空间”，深入分析该空间环境的特殊性和复杂性，并据此设计专属的协同策略。 2. 系统性与全面性： 本书构建了一个从环境建模、任务定义，到核心协同技术，再到仿真验证与应用展望的完整研究体系，力求全面覆盖临近海面空间多智能体协同任务优化的关键环节。 3. 理论与实践结合： 在深入阐述理论模型的同时，本书强调仿真验证，并通过典型应用场景的分析，使其研究成果更具实践指导意义。 4. 算法的创新性： 书中提出的任务分配、路径规划、编队控制、协同决策等算法，将融合多种先进技术，如深度强化学习、联邦学习、蚁群优化、粒子群优化等，力求在效率、鲁棒性和适应性上实现突破。 5. 多学科交叉： 本书的研究融合了控制理论、人工智能、运筹学、海洋学、通信技术等多个学科的知识，体现了跨学科研究的特点。 五、 结论 《深蓝之翼：海面智能体协同策略研究》不仅是对当前临近海面空间多智能体协同技术研究的一次系统性总结，更是一次前瞻性的探索。本书希望通过严谨的理论推导、创新的算法设计以及详实的仿真验证，为构建智能化、高效化、协同化的海面应用体系提供坚实的技术支撑，为人类在蓝色星球的活动范围拓展和安全保障贡献力量。读者将能从中获得关于如何驾驭这片特殊空间，让智能体成为我们值得信赖的“深蓝之翼”的深刻洞见。

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看到《临近海面空间内多智能体协同任务优化》这个书名，立刻联想到的是未来海洋探索和管理的宏伟图景。海面空间，尤其是靠近海面的区域，是一个充满挑战但又极具价值的活动区域。从科学研究、环境保护到海上搜救、资源开发，都需要大量的自主设备协同作业。这本书的主题“多智能体协同任务优化”恰好点出了解决这些挑战的关键。我非常好奇作者是如何在理论层面构建出多智能体协同的数学模型，以及如何设计出能够应对海面复杂动态环境的优化算法。想想看，当成百上千个无人机、无人船、甚至水下机器人同时在海面上执行一项复杂的任务，它们之间如何进行信息交换，如何避免碰撞，如何根据实时变化的任务需求调整策略，这些都是非常吸引我的地方。书中会不会提供一些具体的协同策略，比如基于博弈论的决策方法，或者利用分布式机器学习来达到自适应的优化。这本书的出现，预示着我们正在逐步迈向一个由高度智能化的自主系统主导的海洋应用时代，这无疑令人激动。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目《临近海面空间内多智能体协同任务优化》有一种非常扎实的学术气息，同时也暗示着它所研究的课题具有很强的实用性和前瞻性。我作为一个对智能系统在极端环境中应用感兴趣的读者，特别被“临近海面空间”这个场景所吸引。这片区域往往伴随着复杂的物理环境，如海浪、风力、水流等，对任何自主设备的运行都构成严峻的挑战。而“多智能体协同”则意味着书中将探讨如何让多个独立的智能体，通过相互协作，共同完成一个预定的任务。这其中的“任务优化”更是关键，意味着需要设计出高效的算法，来协调这些智能体的行动，以达到最佳的整体性能，例如最短的完成时间、最小的能源消耗，或者最全面的覆盖范围。我设想书中可能会涉及一些关于任务分解、资源分配、通信策略以及容错机制的讨论。例如，在进行海洋环境监测时，如何让不同类型的无人设备（如空中无人机和水面无人船）协同工作，实现对大片海域的同步监测。这本书似乎为我们提供了一个深入了解如何让这些高科技设备在严酷的海洋环境中高效运作的窗口。

评分☆☆☆☆☆

这本《临近海面空间内多智能体协同任务优化》的书名本身就带着一种科幻的色彩，让我想象到那些在辽阔海面上，无数自主设备如同鱼群般协作，精准完成复杂任务的未来场景。虽然我还没有来得及细读，但仅仅从书名和作者的专业领域来看，我就对其在人工智能、控制理论以及分布式系统等前沿交叉学科的应用充满了期待。尤其“临近海面空间”这一限定，立刻将我的思绪引向了那些在海洋监测、搜救、环境勘探，甚至军事领域中，需要高效协同的无人机、无人船、无人潜航器等智能体。想象一下，在波涛汹涌的大海之上，这些多智能体是如何克服通信延迟、环境干扰、信息不确定性等诸多挑战，通过精妙的协同算法，实现对广阔海域的全面覆盖和任务的高效达成。这其中涉及的优化问题，绝不仅仅是简单的路径规划，更可能是动态决策、资源分配、信息融合以及任务分解等一系列高难度的技术难题，着实令人神往。我好奇作者是如何将这些理论知识与实际应用相结合，是否能够提供一些切实可行的解决方案，甚至是一些创新性的算法框架。这本书无疑为我打开了一个了解未来海洋智能应用的大门，迫不及待地想深入其中一探究竟。

评分☆☆☆☆☆

这本《临近海面空间内多智能体协同任务优化》引起我关注的，是它所探讨的“多智能体协同”这一核心概念，以及其在“临近海面空间”这一特定场景下的应用。在当下人工智能技术蓬勃发展的浪潮中，多智能体的协同无疑是实现大规模、复杂任务的关键。而将这一概念聚焦于“临近海面空间”，则赋予了它更为具体的现实意义和挑战。海面空间，特别是临近海面，是一个充满动态性和不确定性的环境。波浪、风力、潮汐等自然因素，以及潜在的通信障碍，都使得在此环境中进行多智能体的协同任务变得异常困难。书中提到的“任务优化”，更是让人联想到如何在这种复杂的背景下，设计出能够最大限度地提高效率、降低成本、确保安全，并达成最优结果的策略。例如，在海洋搜救任务中，如何让多架无人机和无人船协同搜索，在最短的时间内找到目标；抑或是在海洋资源勘探中，如何让多个传感器节点以最佳的方式覆盖区域，获取最全面的数据。这不仅仅是理论上的推演，更需要深厚的工程实践和严谨的数学模型支持。我非常期待书中能提供一些关于智能体间通信协议、协同决策机制、以及任务分配与重规划的详细阐述，希望能从中学习到如何应对这些实际挑战。

评分☆☆☆☆☆

我最近对人工智能和机器人技术在复杂环境下的应用非常感兴趣，而《临近海面空间内多智能体协同任务优化》这本书恰好触及了我的关注点。尤其是“临近海面空间”这个提法，一下子就抓住了我的眼球。我设想的是，在广阔无垠的海洋上，由一群智能化的机器人，比如无人机、无人船，甚至是水下机器人，协同工作，执行各种复杂任务。想象一下，在海上进行大范围的科学考察，或者在灾难发生后，多台无人设备协同搜救，这都需要非常高效、智能的协同机制。书中“多智能体协同任务优化”这一点，更是让我对书中内容充满了好奇。这不仅仅是简单的任务分配，而是涉及到如何在动态变化的环境中，让每个智能体都做出最优的决策，并且与其他智能体保持良好的通信和协调，最终以最高的效率完成整体任务。我好奇书中是如何处理这种复杂性的，是否会涉及一些先进的算法，比如强化学习、群体智能，或者是在通信受限情况下的分布式优化方法。这本书的标题就预示着它将深入探讨这些前沿技术，并将其应用于一个极具挑战性的实际场景，这让我非常期待阅读。